特征结构提取的高阶Hopfield神经网络实现

本文首先建立了特征结构提取问题的罚函数表示，通过对罚函数求极小可以求得原始协方差矩阵的主特征向量及其对应的特征值。为了求得其他特征结构，特构造了一个协方差矩阵序列。如果将罚函数展开并进行整理，高阶Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络可被引入到特征结构提取中。这种方法比较直观，它将网络稳定时的输出与所求协方差矩阵的主特征向量的各个分量相对应，而网络稳定时的能量则对应于协方差矩阵的迹与所求特征值之差，计算机仿真结果验证了这种方法的正确性。     

发汗控制方程差分方法的误差增长分析

本文讨论发汗控制方程差分方法的误差增长，提出了使方法数值稳定的步长控制准则。     

神经网的自适应学习准则及其算法

无教师学习网络具有较强的自适应学习能力。本文讨论神经网的自适应学习准则，包括误差平方和准则，相关准则和模糊熵准则，同时给出相应的学习算法。     

有时序多指标决策的关联分析法及灵敏度分析

本文提出了一种解决有时序多指标决策问题的新方法，即关联分析法，并在此基础上对排序结果进行灵敏度分析。方法运算简单，直观实用。     

基于高阶矩的改进Prony技术的雷达目标冲击响应极点提取

本文介绍了一种新的关于雷达目标冲击响应极点的方法。这种方法是根据高阶矩的特性对经典Ｐｒｏｎｙ法的一种改进，数值仿真结果表明这种方法对随机噪声具有良好的抑制作用。它特别适用于像冲激雷达（或其它超宽带雷达）这样的低信噪比环境下的目标识别及检测。     

信息融合的熵理论

本文提出的信息融合熵理论包括：对信息融合中存在着两种信息源的分析、利用信息熵概念定义信息融合熵、论述融合过程中信息融合熵的变化和传递以及提出信息融合熵二定理，由此揭示了信息融合过程中多源信息的管理（选择）和信息融合有效性及系统性能极限间的内在联系。并且我们还应用这一理论具体分析了目标状态估计（跟踪）融合与检测融合这两个融合应用问题，以说明该熵理论的应用。     

ASIC逻辑综合中重定时序

在ＡＳＩＣ逻辑综合结构级优化中，去除冗余逻辑结构后，组合逻辑电路上会出现时间延迟不一致性现象，导致时序混乱，使时序正常操作限定条件不满足，这样需要重新安排和分配时序。本文分析组合逻辑电路的结构，提出了调整方法，应用二阶段线性规划方法求出最优解，为ＡＳＩＣ逻辑综合中时序正常地运行提供了最佳方案。     

多媒体通信的体系结构及其接口描述

本文论述了多媒体通信的体系结构模式及各层的逻辑功能，讨论了多媒体通信接口的组成和有关技术特征，并给出了基于接口描述语言（ＤＳＬ）的有关接口描述实例。     

关于谐波随机过程的四阶平稳性与四阶遍历性的一个结果

本文分析了由随机谐波构成的复信号的四阶矩之有限数据估计，得到了四阶平稳和四阶遍历的条件，给出了估计误差及其方差，以及它们大样本的极限值的显式表达式，最后考虑了它的一个特例，说明这一情形下的方差由遍历部分和非遍历部分组成。     

间歇反应过程的智能控制系统

本文为间歇反应过程的智能控制系统提出了一种框架，对其中各部分作了详细分析。并由此抽象出来，为一般性的智能控制系统建立了基本概念和结构模型。     

基于集成预测的均值-方差-熵的模糊投资组合选择

通过基于集成预测的方法构建模糊投资组合, 代表性地选择了遗传神经网络模型、 多因素SVM回归模型和ARIMA时间序列模型作为组合预测中的单一模型, 并将单一模型预测结果作为模糊变量进行投资组合优化, 实证结果表明基于集成预测的均值 -方差-熵的投资组合相比其他组合收益率更高, 相对风险更低. 该方法可以用于投资基金管理、 金融风险管理等实际工作中,以便提高决策的科学性.     

一种证券组合投资的模糊多目标规划方法

考虑了证券投资的预期收益率和风险的模糊性 ,利用多样化选择约束抵减证券投资的非系统风险 ,以证券组合投资的收益率极大化和β值极小化为目标 ,建立了一种新的基于模糊多目标规划的证券投资决策模型 ,指出了模型的求解方法 .     

信息不确定下的主动打断项目组合选择问题鲁棒优化

在项目组合选择问题中,历史数据的缺乏以及预测和估计过程中出现的不可避免的误差,会导致模型中的参数无法被准确地估计,进而给决策带来巨大的风险.因此,构建合适的鲁棒优化模型,为企业提供能有效应对参数不确定性的鲁棒解,对企业的风险防范具有极其重要的现实意义.本文首先对确定参数下的主动打断项目组合选择问题数学模型的特点进行了分析.进一步地,介绍了鲁棒优化问题中不确定情境集的概念,并给出了允许管理者根据其偏好确定不确定情境集大小的方法,构建了全新的基于情境的鲁棒优化模型,进而计算出在所规定的不确定情境集内的最坏情境下能保持可行性与最优性的鲁棒解,实现了鲁棒性与最优性间的权衡,最后,通过GAMS/BARON进行了算例分析,验证了模型的合理性与有效性.从理论上,本文首次将鲁棒优化理论扩展到了主动打断项目组合选择问题中,针对现有的项目组合选择问题鲁棒优化理论仅能应对有限个可行解的不足之处,提出了一类新的鲁棒优化方法,使其能够应对具有无穷多可行解的主动打断项目组合问题.从实践上,随着我国高新产业的发展,具有超前性与特殊性的研究与发展(RD)、信息科技与信息系统(IT/IS)等新兴项目的投资日益受到重视.相较于传统项目,这类项目的高度不确定性使得探究项目组合选择问题的鲁棒优化理论日益迫切.故而本文的研究具有明显的理论价值和现实意义.     

动态投资组合保险模型优化研究

基于Merton(1971)的最优消费和投资组合策略模型,利用无风险资产、风险资产复制卖权的方法,建立连续时间条件下的动态投资组合保险模型.在连续时间条件下,把投资者的个人跨期动态投资组合保险决策问题转换为一个静态的效用最大化问题,解出组合保险者最优财富水平对应的最优策略,比较其与Merton的最优投资消费模型投资策略的异同,结果显示参与保险的投资者最优策略与其所拥有的财富无关,与市场风险相关,即市场风险越高,对投资组合保险的需求越大.     

资产流动性优化管理系统的设计与实现

本文介绍一种金融机构风险资产流动性优化管理的决策支持系统．该系统以金融理论为依据，建立了债券组合的利率风险免疫模型，并以ＭＳ－ＷＩＮＤＯＷＳ为平台加以实现．借助于电子表格的优良特性，该系统将初始数据的获得、数据的修改与处理，以及优化、仿真分析联系在一起，使用十分方便，最后，说明了系统的应用和可能的扩展。     

带有通胀风险和随机收入的确定缴费养老计划

在离散时间框架下研究了一个多期均值-方差确定缴费养老基金管理问题.综合考虑了金融资产价格、通货膨胀和随机收入这三种决策风险,且假设养老计划参与者的随机收入会受到通货膨胀的影响.分析了最优策略的存在性,运用拉格朗日对偶原理和动态规划方法,得到了最优投资策略和有效前沿的显式解.最后运用数值分析方法,分析了通货膨胀和随机收入对投资策略、终端真实财富均值和有效前沿的影响.我们的研究表明,通货膨胀和随机收入会对相关结果产生本质的影响.     

单阶段R&D项目与有价证券投资组合优化的情景生成模型

不确定性是市场的本质, 分散投资于不同种类的资产可以降低投资整体的风险, 并增加在长期投资中获得更多收益的可能性. 基于矩近似方法, 建立了单阶段R&D项目与有价证券的投资组合优化问题的情景生成模型, 并通过一个实例来说明该模型的分析过程. 研究成果为进一步研究单阶段R&D项目与有价证券的投资组合问题奠定了理论基础和决策支持.     

供应链中多产品组合采购与库存问题的条件风险决策模型

研究了供应链中单周期和多周期多产品组合采购与供应的CVaR模型,利用了条件风险值(CVaR)理论将多产品从多个供应商采购来分散需求不确定性带来的风险,以达到损失最小的目的.首先给出了单周期多产品组合采购与供应的CVaR模型,然后讨论了多周期多产品组合采购与供应的CVaR模型,最后给出了数值结果.     

可打断项目组合选择问题局部敏感性分析

项目组合中各个项目的投资和收益等数据往往通过预测和估算得来,数据的不准确性会给企业决策带来很大风险.因此,企业需要分析参数变化情况对项目组合经济效果的影响,为企业风险防范提供依据.文章首先提出了一个考虑参数变动的可打断项目组合新模型,在其基础上,又提出不考虑可打断项目组合选择模型,然后给出一个算例,通过GAMS/BARON对模型求解,并进一步计算敏感性系数,对参数进行局部敏感性分析,并对各参数的敏感性大小进行了比较,进而对比考虑可打断与不考虑可打断情况下参数不同变动幅度下的敏感性大小.研究结果表明:不同参数变动相同比例时,各参数的敏感性系数大小不同.此外,可打断会对敏感性系数大小产生较大影响.通过敏感性系数大小比较能够确定各参数的重要程度,该结果对企业预防风险和决策具有很好的现实意义.     

考虑风险偏好的区间2型模糊多属性决策方法

针对区间2型梯形模糊集(IT2TrFS)的多属性决策问题,提出了一种考虑决策者风险偏好的多属性决策方法.首先根据决策者的风险偏好给决策者分类,提出了决策者风险偏好的度量方法,进而求得决策者风险偏好决策矩阵,并定义了新的可能度计算公式:最后通过计算符号距离得到方案的排序结果.实例分析表明该方法科学合理,决策者的不同风险偏好对决策结果存在影响,方法对比说明与已有算法相比该方法有更强的适用性:对风险偏好和风险保守的决策者同样适用.